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Enregistrement W3128742904 · doi:10.3390/curroncol28010082

The Quality of Online Information for an Uncommon Malignancy—Neuroendocrine Tumours (NETs)

2021· article· en· W3128742904 sur OpenAlexaffvenue
Safa Sohail, Victoria Zuk, Þorvarður R. Hálfdánarson, Dadvid Chan, Sharon Pattison, Ravleen Vasdev, Calvin Law, Julie Hallet

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationThe InternetMedicineInformation qualityQuality (philosophy)World Wide WebInternet privacyHealth informationHealth careComputer scienceInformation system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient information is critical in shared decision-making and patient-centred management for neuroendocrine tumours (NETs). Most adults search the internet for health issues, with over half considering such information to be credible. Therefore, we evaluated the quality of online information on NETs. METHODS: Searching for "Neuroendocrine Tumours", the top 20 websites from Google and top 10 from Yahoo and Bing were identified. Open-access websites written in English were included. Websites indicated as advertisements or directed towards healthcare providers were excluded. Each website was evaluated using the JAMA benchmarks, DISCERN instrument, and the Health on the Internet (HONCode) seal by two independent reviewers. RESULTS: We included 16 unique websites after removing duplicates. Four were education pages from healthcare institutions, 10 were Cancer Society pages, and 2 were general information pages. The average score for JAMA benchmarks was 2.3, with 19% of websites receiving the highest score of 4. Specifically, 31% met the benchmark for authorship, 69% for attribution, 94% for disclosure, and 44% for currency. The average score for the DISCERN instrument was 46.5, with no website achieving the maximum of 80 points. The HONCode seal was present in 3 out of 16 websites (18%). CONCLUSIONS: We identified major issues with the quality of online information for NETs using validated instruments. The majority of websites identified through common search engines are low-quality. Patients should be informed of the limited quality of online information on NETs. High-quality online information is needed to ensure that patients can avoid misinformation and actively participate in their care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,225
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,225
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,293
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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